一种用于交叉条形位敏阳极的神经网络硬件质心计算方法

本发明涉及一种用于交叉条形位敏阳极的神经网络硬件质心计算方法，属于神经网络模型训练及数据处理技术领域，解决质心算法存在的处理速度受影响、计算精度难保证、硬件难实现的技术问题，其方法包括阳极读出信号生成的实测数据集、matlab生成的模拟数据做成数据集，数据集随机生成训练集和测试集，选取U‑Net神经网络为模型，使用python进行模型训练，导出模型参数；将U‑Net神经网络结合导出的模型参数部署到FPGA上，算法部署采用FPGA芯片，得到具有质心计算功能的FPGA芯片。该质心计算方法用于交叉条形位敏阳极质心的硬件求解。